[发明专利]响应推断方法和设备

说明书

公开了一种响应推断方法和设备。所述响应推断设备接收输入，通过对输入进行编码，在潜变量区域空间中生成潜变量向量，生成与潜变量向量具有预定相位差的验证向量，通过对潜变量向量进行解码来生成输出响应，通过对验证向量进行解码来生成验证响应，并且通过将输出响应与验证响应进行比较来验证输出响应。

本申请要求于2019年10月2日在韩国知识产权局提交的第10-2019-0122021号韩国专利申请的权益，所述韩国专利申请的全部公开出于所有目的通过引用包含于此。

技术领域

下面的描述涉及响应推断方法和设备。

背景技术

会话或话语模型包括面向目标的会话模型和普通会话模型。面向目标的会话模型生成对具有明确目标的话语的单一响应。普通会话模型生成对不具有特定目标的话语(例如，依次的问候或情感的表达)的各种响应。

生成对用户话语的响应的模型包括基于规则的会话模型、基于搜索的会话模型以及基于生成的会话模型。在一个示例中，基于规则的会话模型使用预配置的模板。在一个示例中，基于搜索的会话模型在数据库中搜索合适的响应。在一个示例中，基于生成的会话模型使用预训练的编码器和解码器来生成最佳响应。

发明内容

提供本发明内容以简化的形式介绍在以下具体实施方式中进一步描述的构思的选择。本发明内容不意在确定要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不意在用于帮助确定要求保护的主题的范围。

在一个总体方面，一种处理器实现的响应推断方法包括：接收输入；通过对接收的输入进行编码，在包括与多个响应对应的多个区域的潜变量区域空间中生成潜变量向量；生成与生成的潜变量向量具有预定相位差的验证向量；通过对潜变量向量进行解码，生成与潜变量向量的区域对应的输出响应；通过对验证向量进行解码，生成与验证向量的区域对应的验证响应；通过将输出响应与验证响应进行比较来验证输出响应；和基于验证的结果输出对接收的输入的输出响应。

生成验证向量的步骤可包括：生成验证向量，使得验证向量与潜变量向量具有预定相位差。

生成验证向量的步骤可包括：生成验证向量，使得验证向量与潜变量向量反相。

验证向量可包括多个验证向量，并且其中，生成验证向量的步骤可包括：生成验证向量，使得验证向量与潜变量向量具有多个预定相位差。

潜变量向量可以是可包括用于生成对接收的输入的响应的多个潜信息变量的多维向量。

生成潜变量向量的步骤可包括：通过对接收的输入进行编码来生成潜变量；和生成属于包括在与潜变量对应的潜变量区域空间中的所述多个区域中的一个区域的潜变量向量。

生成潜变量向量的步骤可包括：基于表示潜变量区域空间的概率分布对多个向量进行采样；和基于采样的多个向量来生成潜变量向量。

验证输出响应的步骤可包括：对输出响应进行评分；对验证响应进行评分；和将输出响应的分数与验证响应的分数进行比较。

比较的步骤可包括：确定输出响应的分数与验证响应的分数之间的差是否大于预定值。

所述输入可以是用户在会话中不意在得到特定响应的话语，并且所述多个响应中的每个响应是对所述话语的不同的响应。

生成潜变量向量的步骤可包括：用编码器对接收的输入进行编码，并且其中，所述编码器的神经网络包括与接收的输入对应的输入层和与对潜变量建模的概率分布的均值和方差对应的输出层。

生成输出响应的步骤可包括：用解码器对潜变量向量进行解码，并且生成验证响应的步骤可包括：用所述解码器对验证向量进行解码，并且其中，所述解码器的神经网络可包括与潜变量向量对应的输入层和与输出响应对应的输出层。

所述解码器的神经网络可包括与验证向量对应的输入层和与验证响应对应的输出层。